(57)【要約】 【課題】  道路の周辺状況を考慮して路面温度を算出すること。【解決手段】  本発明に係る路面温度予測システム１は、特定の路面における太陽光線の直達率を示す日射遮蔽量データを取得する日射遮蔽量取得部３２と、前記日射遮蔽量データが示す太陽光線の直達率に基づいて、熱収支計算やニューラルネットを使用することにより、前記特定の路面の路面温度を予測する熱収支計算部３６と、を含むことを特徴とする。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の路面における太陽光線の直達率を示す日射遮蔽量データを取得する日射遮蔽量データ取得手段と、
前記日射遮蔽量データが示す太陽光線の直達率に基づいて前記特定の路面の路面温度を予測する路面温度予測手段と、
を含むことを特徴とする路面温度予測システム。
【請求項２】
請求項１に記載の路面温度予測システムにおいて、
前記特定の路面を含む道路の交通量を示す交通量データを取得する交通量データ取得手段、
をさらに含み、
前記路面温度予測手段は、前記交通量データにさらに基づいて路面温度を予測する、
ことを特徴とする路面温度予測システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の路面温度予測システムにおいて、
前記路面温度予測手段は、熱収支モデルのパラメータである日射量を前記日射遮蔽量データが示す太陽光線の直達率に応じて変更することにより、前記特定の路面の路面温度を予測する、
ことを特徴とする路面温度予測システム。
【請求項４】
特定の路面における太陽光線の直達率を示す日射遮蔽量データを取得する日射遮蔽量データ取得ステップと、
前記日射遮蔽量データに基づいて前記特定の路面の路面温度を予測する路面温度予測ステップと、
を含むことを特徴とする路面温度予測方法。
【請求項５】
特定の路面における太陽光線の直達率を示す日射遮蔽量データを取得する日射遮蔽量データ取得手段、及び
前記日射遮蔽量データに基づいて前記特定の路面の路面温度を予測する路面温度予測手段、
としてコンピュータを機能させることを特徴とする路面温度予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路面温度を予測するための路面温度予測システム、路面温度予測方法及び路面温度予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、路面温度を予測する方法としては、標高、粗度長、アルベト（反射能）、蒸発率など路面の種類により決定される路面情報データと、路面凍結予測対象地点付近で測定された天気、雲量、気温、気圧、風向、風速、降水（雪）量、純放射量などの気象情報データと、に熱収支モデルを適用することにより予測する方法が一般に採用されている。このようにすることにより、実際の路面温度を測定することなく、路面温度を取得することが可能になっている。
【０００３】
また、特許文献１に記載されているように、１日の日射量の積分値を利用して路面凍結を検出する方法が考案されている。
【特許文献１】特開平０９−１１４３７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来の方法による路面温度予測では、予測精度が上がらない場合があった。路面温度は路面の種類により決定される路面情報や気象情報だけでなく、道路脇の建築物や道路を通行する車両等、道路の周辺状況によっても影響されるからである。
【０００５】
また、特許文献１に記載の方法によっても、日射量を予測することはできないため、路面温度の予測に日射量を使用することはできない。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、道路の周辺状況を考慮して路面温度を予測することを可能にする路面温度予測システム、路面温度予測方法及び路面温度予測プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するための本発明に係る路面温度予測システムは、特定の路面における太陽光線の直達率を示す日射遮蔽量データを取得する日射遮蔽量データ取得手段と、前記日射遮蔽量データが示す太陽光線の直達率に基づいて前記特定の路面の路面温度を予測する路面温度予測手段と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
このようにすることにより、特定の路面における太陽光線の直達率を示す日射遮蔽量データを取得し、該日射遮蔽量データに基づいて該特定の路面における路面温度を予測することができるので、道路の周辺状況を考慮して路面温度を予測することが可能になる。
【０００９】
また、上記路面温度予測システムにおいて、前記特定の路面を含む道路の交通量を示す交通量データを取得する交通量データ取得手段、をさらに含み、前記路面温度予測手段は、前記交通量データにさらに基づいて路面温度を予測する、こととしてもよい。このようにすれば、さらに交通量データに基づいて路面温度を予測することができるので、道路の周辺状況を考慮してより精度よく路面温度を予測することが可能になる。
【００１０】
また、上記路面温度予測システムにおいて、前記路面温度予測手段は、熱収支モデルのパラメータである日射量を前記日射遮蔽量データが示す太陽光線の直達率に応じて変更することにより、前記特定の路面の路面温度を予測する、こととしてもよい。このようにすれば、熱収支計算のパラメータとして日射遮蔽量データを使用することができる。
【００１１】
また、本発明に係る路面温度予測方法は、特定の路面における太陽光線の直達率を示す日射遮蔽量データを取得する日射遮蔽量データ取得ステップと、前記日射遮蔽量データに基づいて前記特定の路面の路面温度を予測する路面温度予測ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係るプログラムは、特定の路面における太陽光線の直達率を示す日射遮蔽量データを取得する日射遮蔽量データ取得手段、及び前記日射遮蔽量データに基づいて前記特定の路面の路面温度を予測する路面温度予測手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１４】
図１は本実施の形態に係る路面温度予測システム１の構成図である。該路面温度予測システム１には、例えば公知のパーソナルコンピュータやサーバコンピュータと同様のコンピュータを使用することができ、ＣＰＵ１０、ＲＡＭ１２、入出力部１４、通信部１６、データベース１８、外部記憶媒体２０、ハードディスク２２、表示部２４、入力部２６、バス２８を含んで構成されている。そしてＣＰＵ１０、ＲＡＭ１２、入出力部１４はバス２８を介して相互に接続され、入出力部１４は通信部１６、データベース１８、外部記憶媒体２０、ハードディスク２２、表示部２４、入力部２６と接続されている。
【００１５】
ＣＰＵ１０は、路面温度予測システム１の各部を制御するとともに、各種の演算を行い、例えば後述する熱収支モデルにおける計算や、ニューラルネットにおけるパターン認識処理も行う。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０のワークメモリとして動作する。また、このＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０によって行われる各種処理に関わるプログラムやパラメータを保持している。入出力部１４は、ＣＰＵ１０と、通信部１６、データベース１８、外部記憶媒体２０及びハードディスク２２と、の間でのデータの送受信を中継する。また、ＣＰＵ１０の指示に従い、通信部１６、データベース１８、外部記憶媒体２０及びハードディスク２２を制御する。ハードディスク２２には、従来公知のハードディスクを使用することができ、コンピュータプログラムやデータを記憶する。また本発明に係るプログラムも記憶している。外部記憶媒体２０には、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＵＳＢフラッシュメモリ、ＲＯＭカード、リムーバルハードディスク等のあらゆるコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を使用することができ、コンピュータプログラムやデータを記憶する。また本発明に係るプログラムも記憶している。データベース１８は、後述するニューラルネットにおいてパターン認識を行うためのデータを記憶したり、後述する熱収支モデルにおける計算に必要となるデータを記憶したりする。表示部２４はディスプレイ等の表示手段であり、路面温度予測システム１のユーザに対してＣＰＵ１０の指示に応じた表示を行う。入力部２６は、キーボードやマウス等の入力手段であり、路面温度予測システム１のユーザの操作による入力を受け付けて、ＣＰＵ１０に出力する。
【００１６】
図２は、本実施の形態に係る路面温度予測システム１と、その外部に存在するシステムとの関係図である。路面温度予測システム１は、気象予測システム２、日射遮蔽量取得システム３及び交通量取得システム４と、通信ネットワーク５を介して接続され、各システムからのデータを取得できるようになっている。
【００１７】
路面温度予測システム１の通信部１６は、通信ネットワーク５に接続され、ＣＰＵ１０からの指示に従って、気象予測システム２、日射遮蔽量取得システム３及び交通量取得システム４にアクセスし、該気象予測システム２、該日射遮蔽量取得システム３及び該交通量取得システム４からそれぞれ後述する気象データ、日射遮蔽量データ及び交通量データを受信し、入出力部１４を介してＣＰＵ１０に出力している。
【００１８】
図３は、本実施の形態に係る路面温度予測システム１の機能ブロック図である。路面温度予測システム１は、機能的には、気象データ取得部３０、日射遮蔽量取得部３２、交通量取得部３４、熱収支計算部３６、ニューラルネットワーク３８及び路面温度出力部４０を含んで構成されている。
【００１９】
気象データ取得部３０は、気象予測システム２から気象データである気象予測データ、気象実況観測データを受信することにより、気象データを取得する。気象予測システム２は具体的には例えば日本気象協会のＧＰＶ（Ｇｒｉｄ  Ｐｏｉｎｔ  Ｖａｌｕｅ，気象要素や物理量の格子点上の値）による局地気象予測モデル（ＡＮＥＭＯＳ）を含んで構成される。そして該気象予測システム２においては、１ｋｍ標高データ、土地利用データ等の国土数値データ、気象庁領域モデル（ＲＳＭ）や予報ガイダンス等の気象庁発表のＧＰＶデータ、海水温データや雪線標高データ等の気候値データに基づいて、気象予測データを算出している。そして、気象データ取得部３０は、気象データとして特に天気、気温、雲量、降雪量、風のＧＰＶ気象予測データを取得する。
【００２０】
次に日射遮蔽量データ取得部３２は、日射遮蔽量取得システム３から日射遮蔽量データを取得する。日射遮蔽量データとは、以下に説明するような観測を行うことにより、道路の地点ごとに、該道路の脇に存在する建築物や樹木等によって日射が遮られない割合である直達率を季節ごとに取得し、該割合を数値化したデータであるとすることができる。
【００２１】
日射遮蔽量を取得する日射遮蔽量取得システム３としては、図４に示すような観測車５０を使用することが好適である。該観測車５０には、図４に示す位置に、自車の位置を把握するためのＧＰＳアンテナ５２、車の周囲の全天映像を撮影するための魚眼レンズ付ビデオカメラ５４、気温を測定するための温度センサ５５、路面温度を測定するための路面温度センサ５６が設置される。
【００２２】
図５は、該観測車５０のハードウェア構成図である。観測車５０には、コンピュータ６０、ＧＰＳロガー７０、バックランプ８２、車速検出回路８４、温度計８６、放射温度計８８、全天カメラ９０、デジタルビデオカメラ９２が設置される。温度計８６は温度センサ５５を構成し、放射温度計８８は路面温度センサ５６を構成し、全天カメラ９０及びデジタルビデオカメラ９２は、魚眼レンズ付ビデオカメラ５４を構成する。
【００２３】
コンピュータ６０には従来公知のパーソナルコンピュータと同様のコンピュータを使用することができ、該コンピュータ６０は、制御部６２、通信部６４及び記憶部６６を含んで構成される。制御部６２はコンピュータ６０の各部を制御するとともに、以下に説明するように、各機器から入力される情報を記憶部６６に記憶し、該記憶した情報から日射遮蔽量を算出する処理も行う。通信部６４はＧＰＳロガー７０、全天カメラ９０及びデジタルビデオカメラ９２と接続し、データの送受信ができるようにしている。さらに制御部６２がＧＰＳロガー７０、全天カメラ９０及びデジタルビデオカメラ９２を制御することができるように構成されてもよい。
【００２４】
ＧＰＳロガー７０には従来公知のＧＰＳロガーと同様のものを使用することができ、該ＧＰＳロガー７０は、制御部７２、記憶部７４、ＧＰＳアンテナ７６、ジャイロセンサ７８、通信部８０を含んで構成される。通信部８０は、バックランプ８２、車速検出回路８４、温度計８６、放射温度計８８、コンピュータ６０と接続され、データの送受信ができるようにしている。また、制御部７２はＧＰＳロガー７０の各部を制御するとともに、ＧＰＳアンテナ７６、ジャイロセンサ７８、通信部８０から入力される信号をそれぞれ対応付けて記憶部７４に記憶する処理も行う。また、コンピュータ６０からの指示に従い、記憶部７４に記憶されるデータを読み出し、コンピュータ６０に送信する処理も行う。さらに制御部７２が温度計８６、放射温度計８８を制御できるように構成されることもできる。
【００２５】
ＧＰＳアンテナ７６にはＧＰＳアンテナ５２を構成する従来公知のＧＰＳアンテナと同様のものを使用することができ、該ＧＰＳアンテナ７６がＧＰＳ衛星からの信号を受信することにより、ＧＰＳロガー７０は観測車５０の位置、向き及び速度を測位する。すなわち、観測車５０の存在する位置の緯度／経度／標高を示す緯度／経度／標高データ（位置データ）、方位（観測車５０の向いている方位）を示す方位データ及び観測車５０の地球上での速度を示す速度データを取得する。
【００２６】
バックランプ８２は、通常車に備えられるバックランプであり、観測車５０が後進するときに点灯する。そしてＧＰＳロガー７０は、該バックランプ８２が点灯しているか否かについての情報を受信し、点灯している場合に、観測車５０が後進していると判断する。また、車速検出回路８４は、通常車に備えられる観測車５０の車速を検出する回路であり、観測車５０の車速を数値データとして出力する。そしてＧＰＳロガー７０は該数値データを受信し、観測車５０の移動速度を示す移動速度データを取得する。また、ジャイロセンサ７８には従来公知のジャイロセンサと同様のものを使用することができ、該ジャイロセンサ７８は観測車５０の角速度を直交する３軸について出力する。ＧＰＳロガー７０は、該３軸の角速度を示す角速度データをジャイロセンサ７８から取得する。そして、ＧＰＳアンテナ７６がＧＰＳ衛星からの信号を受信できない場合には、ＧＰＳアンテナ７６からの信号により取得できた最終の位置／方位／速度データからの移動度を、後進情報、移動速度データ、角速度データに基づいて決定し、観測車５０の存在する位置を示す位置データ、観測車５０の向いている方位を示す方位データ及び観測車５０の地球上での速度を示す速度データを取得する。
【００２７】
温度計８６には従来公知の温度計と同様のものを使用でき、該温度計８６は、観測車５０の車外気温を測定し、該車外気温を示す気温データをＧＰＳロガーに対して出力する。また、放射温度計８８には、従来公知の放射温度計と同様のものを使用でき、該放射温度計８８は、路面からの赤外線放射を測定することにより、路面の表面温度を測定し、該路面の表面温度を示す路面温度データをＧＰＳロガー７０に対して出力する。
【００２８】
制御部７２は、以上のようにして取得される、位置データ、方位データ、速度データ、気温データ、路面温度データ及びこれらの各データを取得した日時或いは各データが観測された日時を示す観測日時データを記憶部７４に対応付けて記憶する。すなわち、各データは観測中に常時観測されるものであり、同時に取得したデータをそれぞれ対応付けて記憶することができる。該観測日時データと、上記各データと、をそれぞれ対応付けて記憶することとしてもよい。
【００２９】
次に、全天カメラ９０は図４に示すように観測車５０の屋根部分に、観測車５０の上方向に撮像部を向けて設置される。すなわち、全天カメラ９０は観測車５０の上方向の全天撮影を行う。そして該全天カメラ９０には、従来公知の全天カメラと同様のものを使用することができるが、特に写角が１８０度以上で、半円周視界を撮像できるように設計される円周魚眼レンズを使用することが望ましい。そして全天カメラ９０は、撮像結果である撮像データを、コンピュータ６０或いはデジタルビデオカメラ９２に対し出力する。該全天カメラ９０の撮像結果について、以下に説明する。
【００３０】
まず、観測車５０が図６に示すような位置に存在する場合について説明する。すなわち、道路１００上の地点１０４に観測車５０が存在し、道路脇に建造物１０２が存在する。観測車５０は道路１００上を移動しながら、いくつもの地点において、日射遮蔽量データの取得を行っている。
【００３１】
このように道路脇に建造物１０２が存在する状況において全天カメラ９０で撮像すると、図７に示すような円形の撮像結果（天空図）が得られる。すなわち該撮像結果においては、円の周囲が全天カメラ９０のレンズ面の写真となり、円の中心はレンズの向いている向きの写真となる。このように撮影されることにより、円の一部に建造物１０２が写る結果となる。すなわち、地点１０４の周囲の建造物や樹木等の日射遮蔽物が撮像結果に写ることとなる。
【００３２】
なお、該撮像データも観測中に常時観測されるものであり、デジタルビデオカメラ９２で録画することにより動画としてデジタルビデオカメラ９２に記憶される。或いはコンピュータ６０の記憶部６６に記憶することとしてもよい。なお、該撮像データも撮像した日時或いは該撮像データが記憶された日時を示す撮像日時データと対応付けられて記憶され、該撮像日時データと上記観測日時データとによって、該撮像データと、ＧＰＳロガー７０に記憶される位置データ、方位データ、速度データ、気温データ、路面温度データと、が対応付けられる。
【００３３】
そして制御部６２は、以上のようにして取得される撮像データと、地球の公転運度及び自転運動により決定される太陽軌道と、に基づいて、日射遮蔽量を算出する。この算出処理について、以下に詳しく説明する。
【００３４】
まず、太陽軌道の時角ｔ，高度角ｈ，方位角Ａは、緯度φ，経度λ，時刻Ｈ，太陽赤緯δ，均時差ＥＴに基づいて、以下の式（１）、式（２）及び式（３）により求められる。なお、太陽赤緯δ及び均時差ＥＴは月日によって異なる。
ｔ＝λ−９＋ＥＴ＋（Ｈ−１２）  ・・・（１）
ｓｉｎｈ＝ｓｉｎφｓｉｎδ＋ｃｏｓφｃｏｓδｃｏｓｔ  ・・・（２）
ｓｉｎＡ＝−ｃｏｓδｓｉｎｔ／ｃｏｓｈ  ・・・（３）
【００３５】
このように、太陽の高度角ｈ及び方位角Ａは測定点の緯度／経度／日時に基づいて異なる値となる。そして制御部６２は、記憶部６６或いはデジタルビデオカメラ９２に撮像時刻データと対応付けて記憶される撮像データに、該撮像日時データが示す日時と同じ日時と見なすことのできる範囲の日時を示す観測日時データと対応付けて記憶部７４に記憶される位置データ及び方位データを読み出す。このようにして、該撮像データを撮像した場所の緯度／経度／標高及び撮像したときの観測車５０の方位を取得することができる。
【００３６】
このようにして撮像データを撮像した地点の緯度／経度／標高が取得できると、式（１）、式（２）及び式（３）により、該地点での日時ごとの太陽の位置を取得することができる。該位置を撮像データ上にプロットした例を図８に示す。太陽軌道は１日ごとにプロットした点をつなぐと線になり、図８では月ごとの太陽軌道を線として示している。太陽軌道１１０は１月１日、太陽軌道１１２は４月１日、太陽軌道１１４は７月１日の太陽軌道をそれぞれ示している。撮像データは日によって普通は変化しないが、このように撮像データ上において太陽軌道は毎日異なる線を描く。なおこの処理において、標高により太陽軌道は異なるので、位置データが示す測定点の標高に応じて、測定点における高度補正及び日射遮蔽物の高度補正を行っている。さらに、方位データにより示される観測車５０の向きに応じて、撮像データを回転させる方位補正も行っている。
【００３７】
そして、制御部６２は、撮像データにおいて、太陽軌道上に建造物１０２のような日射遮蔽物がない割合（太陽光線の直達率）を算出する。具体的には、例えば図９のような太陽軌道遮蔽データを取得することにより、該直達率を算出することができる。図９は、ある道路かつある月日において、縦軸を基準となる地点からの距離、横軸を時間、として、太陽軌道上に遮蔽物があるか否かを地点ごと時分ごとに表示したグラフである。該グラフは太陽軌道上に遮蔽物がある場合に黒、ない場合に白を表示している。それぞれが地点ごと時分ごとに太陽軌道の遮蔽の有無を表す太陽軌道遮蔽データとなる。そして、地点ごとの黒と白の割合が該地点における太陽光線の直達率となる。
【００３８】
このようにして、観測車５０が観測走行を実施した地点について、緯度／経度／標高／月日ごとの太陽光線の直達率を算出することができ、日射遮蔽量データ取得部３２は該直達率を日射遮蔽量データとして取得する。なお、日射遮蔽量データは例えば一日の太陽光線の可照時間を使用することもできる。また、太陽光線の直達率の計算は、例えば観測車５０が取得した各データに基づいて、別途設けられるコンピュータにおいて算出することとしてもよい。
【００３９】
次に、交通量取得部３４は、交通量取得システム４から、道路の地点ごとに、交通量データを取得する。交通量取得システム４としては、例えば道路行政を担う公共機関があり、交通量取得部３４は、該公共機関の提供している車両の通行量を示す交通量データを地点ごとに取得することができる。取得される該交通量データは交通量実測データであったり、交通量予測データであったりするが、例えばある地点の将来の日時について後述する熱収支モデルにより路面温度を算出する場合には、交通量取得部３４は、該地点及び該日時の交通量予測データを交通量データとして取得する。すなわち、交通量取得部３４は、交通量実測データに基づく交通量予測を行い、交通量予測データを取得することとしてもよい。
【００４０】
そして、気象データ取得部３０により取得される気象データと、日射遮蔽量取得部３２により取得される日射遮蔽量データと、交通量取得部３４により取得される交通量データと、に基づいて、熱収支計算部３６が、特定の地点及び特定の日時における路面温度を算出するための熱収支モデルによる熱収支計算を行う。熱収支計算では、路面の熱収支を計算することにより、路面の温度を算出することができる。従来技術としての該熱収支計算は、「近藤純正編著『水環境の気象学―地表面の水収支・熱収支―』朝倉書店、２０００年１０月１０日、ｐ．１２８−１５９」に詳しく記載されている。
【００４１】
図１０は本実施の形態における熱収支計算の概念図である。路面に入ってくる熱（大気放射、太陽放射、雲からの放射、地中熱伝導フラックス、交通により発生する熱）と、路面から出ていく熱（地面からの放射、顕熱フラックス、潜熱フラックス、地中熱伝導フラックス）の収支を計算することにより、路面の温度を算出することができる。そして、日射遮蔽量データと、交通量データと、気象データと、にそれぞれ基づいてこれらの熱収支計算の要素を取得することにより、道路の周辺状況を考慮して路面温度を算出することを可能にしている。以下に、その具体的な計算方法について説明する。
【００４２】
熱収支計算においては、まず路面が吸収する正味の放射量である純放射量Ｒｎを算出する。純放射量Ｒｎは、大気放射、太陽放射、雲からの放射、地面からの放射の収支により最終的に路面に吸収される放射量であり、アルベドをα、水平面日射量（全天の日射量）をＳ↓、射出率（黒体度）をε、ステファン−ボルツマン定数をσ、路面温度をＴＳ、大気からの長波放射量をＦ↓、とすると、以下の式（４）で表されることが知られている。
Ｒｎ＝（１−α）×Ｓ↓−ε×（σ×ＴＳ４−Ｆ↓）  ・・・（４）
【００４３】
そして、熱収支モデルのパラメータのひとつである水平面日射量Ｓ↓は日射遮蔽量データに応じて変化する。すなわち、日射が遮られている場合には水平面日射量Ｓ↓はゼロとなる。例えば一日の熱収支を計算することにすると、日射遮蔽量データにより示される太陽光線の直達率を遮蔽物がないとした場合の水平面日射量に乗じた数値が水平面日射量Ｓ↓となる。また、アルベドα、射出率ε及び大気からの長波放射量をＦ↓は気象データから算出することができる。このため、式（４）により日射遮蔽量データ及び気象データに基づいて、純放射量Ｒｎを路面温度ＴＳの関数として算出でき、日射遮蔽量データに基づいて、熱収支計算を行うことができるようになる。
【００４４】
次に、図１０に示されるように、顕熱フラックスＨ、潜熱フラックスιＥ、地中熱伝導フラックスＧ、交通により発生する熱Ｗ及び純放射量Ｒｎの関係（熱収支）は以下の式（５）により表される。
Ｒｎ＋Ｗ＝Ｈ＋ιＥ＋Ｇ  ・・・（５）
【００４５】
交通により発生する熱Ｗは交通量データに応じて変化する。すなわち、車両１台当たりの排熱伝導係数をｗＣ、時間ｈにおける時間帯平均の交通量をＴＲ（ｈ）、車両の仮想温度をＴｔｒ、路面温度をＴＳとすると、Ｗは以下の式（６）のように表される。
Ｗ＝ｗＣ×ＴＲ（ｈ）×（Ｔｔｒ−ＴＳ）  ・・・（６）
【００４６】
このように、交通により発生する熱Ｗは交通量から路面温度ＴＳの関数として算出することができ、交通量データを取得することにより、交通量データにより示される交通量に基づいて、熱収支計算を行うことができるようになる。
【００４７】
さらに、顕熱フラックスＨ及び潜熱フラックスιＥはそれぞれ以下の式（７）及び式（８）で表される。ここで、ｃＰは空気の定圧比熱、ρは空気の密度、ＣＨは顕熱フラックスのバルク輸送係数、Ｕ’は地上風及び車両通行による風速の和、Ｔは地上気温、ιは水又は氷の気化の潜熱、βは路面の蒸発効率、ｑＳは地上気温Ｔに対する飽和比湿、ｑは地表面温度ＴＳに対する飽和比湿である。なお、地上風の風速及び地上気温は気象データから取得することができる。
Ｈ＝ｃＰ×ρ×ＣＨ×Ｕ’×（ＴＳ−Ｔ）  ・・・（７）
ιＥ＝ι×ρ×β×ＣＨ×Ｕ’×（ｑＳ−ｑ）  ・・・（８）
【００４８】
これらの式により、顕熱フラックスＨ及び潜熱フラックスιＥは車両通行による風速の関数となっていることが分かる。車両通行による風速は交通量データにより示される交通量に基づいて求められるので、顕熱フラックスＨ及び潜熱フラックスιＥを交通量データ及び気象データに基づいて算出することができるようになる。そして、顕熱フラックスＨは路面温度ＴＳの関数として算出することができる。
【００４９】
さらに、地中熱伝導フラックスＧは以下の式（９）のように示されるので、式（１０）に示す路面での熱収支計算を行うことにより、路面温度ＴＳを算出することができる。ただし、λＧは地中の熱伝導率であり、ＴＧは地中温度であり、ｚは路面からの深さ（ｚ＝０が路面）である。
Ｇ（ｚ）＝−λＧ（ｄＴＧ／ｄｚ）  ・・・（９）
−λＧ（ｄＴＧ／ｄｚ）｜ｚ＝０＝Ｒｎ＋Ｗ−Ｈ−ιＥ  ・・・（１０）
【００５０】
このようにして、日射遮蔽量データ、交通量データ及び気象データにそれぞれ基づいて、該日射遮蔽量データ、交通量データ及び気象データが対応する地点（道路上の特定の地点）に対応する路面温度を算出することができる。そして各データに予測データを用いれば、路面温度の予測値を取得することができる。そして取得した路面温度又は路面温度の予測値を、路面温度出力部４０が例えば表示部２４に表示することにより出力する。この出力の際、該路面温度又は該路面温度の予測値は日時データ及び対応する地点を示すデータ（例えば緯度／経度／標高）と対応付けて出力することが望ましい。
【００５１】
なお、上記実施の形態では解析的な方法で路面温度を算出しているが、一部のデータについては測定をすることなく、ニューラルネットワーク３８を使用して路面温度を求めることも多い。例えば該ニューラルネットワーク３８として教師付き学習を行うニューラルネットを使用することにすると、予め日射遮蔽量データ、交通量データ、気象データ、の各データと、路面温度データと、の対応関係を例えば位置データごとに該ニューラルネットに学習させておき、各データを入力することで対応する路面温度データを得ることができるようになる。なおこの場合において、日射遮蔽量データを取得する際に、路面温度データとして該日射遮蔽量データを算出するための撮像データと対応付けて記憶した路面温度データを使用し、気象データのうちの地上温度として該日射遮蔽量データを算出するための撮像データと対応付けて記憶した気温データを使用すれば、より精度の高い路面温度データを得られるようにできる。
【００５２】
具体的な例を図１１及び図１２に示す。図１１は、地点ごとの路面温度データをグラフにプロットしたものである。図１２は、地点ごとの日射遮蔽量データとしての可照時間をグラフにプロットしたものである。これらの図からも分かるように、日射遮蔽量と路面温度との間には相関関係があり、該相関関係をニューラルネットワーク３８に記憶することが可能となる。
【００５３】
そして路面温度データを取得する際には、日射遮蔽量データ、交通量データ、気象データをニューラルネットワーク３８に入力することにより、該日射遮蔽量データ、交通量データ、気象データに対応する路面温度データが出力される。このようにして、ニューラルネットを用いることによって熱収支計算部３６は路面温度を取得することができる。
【００５４】
以上のようにすることにより、路面温度予測システム１は遮蔽物による日射の遮蔽や、交通量といった道路の周辺状況を考慮して路面温度を算出することができる。さらに、一度撮像データを取得すれば、月日ごとの日射遮蔽量データを得ることができるようになるので、地点ごとの路面温度算出が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の実施の形態にかかる路面温度予測システムのハードウェア構成図である。
【図２】本発明の実施の形態にかかる路面温度予測システムと、その外部に存在するシステムとの関係図である。
【図３】本発明の実施の形態にかかる路面温度予測システムの機能ブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態にかかる観測車の外観図である。
【図５】本発明の実施の形態にかかる観測車の機能ブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態にかかる道路の俯瞰図である。
【図７】本発明の実施の形態にかかる撮像データである。
【図８】本発明の実施の形態にかかる太陽軌道を記載した撮像データである。
【図９】本発明の実施の形態にかかる地点ごと時分ごとの太陽軌道遮蔽データのグラフである。
【図１０】本発明の実施の形態にかかる熱収支の概念図である。
【図１１】本発明の実施の形態にかかる地点ごとの路面温度データを示すグラフである。
【図１２】本発明の実施の形態にかかる地点ごとの日射遮蔽量データを示すグラフである。
【符号の説明】
【００５６】
１  路面温度予測システム、２  気象予測システム、３  日射遮蔽量取得システム、４  交通量取得システム、５  通信ネットワーク、１０  ＣＰＵ、１２  ＲＡＭ、１４  入出力部、１６，６４，８０  通信部、１８  データベース、２０  外部記憶媒体、２２  ハードディスク、２４  表示部、２６  入力部、２８  バス、３０  気象データ取得部、３２  日射遮蔽量取得部、３４  交通量取得部、３６  熱収支計算部、３８  ニューラルネットワーク、４０  路面温度出力部、５０  観測車、５２  ＧＰＳアンテナ、５４  魚眼レンズ付ビデオカメラ、５５  温度センサ、５６  路面温度センサ、６０  コンピュータ、６２，７２  制御部、６６，７４  記憶部、７０  ＧＰＳロガー、７６  ＧＰＳアンテナ、７８  ジャイロセンサ、８２  バックランプ、８４  車速検出回路、８６  温度計、８８  放射温度計、９０  全天カメラ、９２  デジタルビデオカメラ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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